% 1. Title: Tic-Tac-Toe Endgame database % % 2. Source Information % -- Creator: David W. Aha (aha@cs.jhu.edu) % -- Donor: David W. Aha (aha@cs.jhu.edu) % -- Date: 19 August 1991 % % 3. Known Past Usage: % 1. Matheus,~C.~J., \& Rendell,~L.~A. (1989). Constructive % induction on decision trees. In {\it Proceedings of the % Eleventh International Joint Conference on Artificial Intelligence} % (pp. 645--650). Detroit, MI: Morgan Kaufmann. % -- CITRE was applied to 100-instance training and 200-instance test % sets. In a study using various amounts of domain-specific % knowledge, its highest average accuracy was 76.7% (using the % final decision tree created for testing). % % 2. Matheus,~C.~J. (1990). Adding domain knowledge to SBL through % feature construction. In {\it Proceedings of the Eighth National % Conference on Artificial Intelligence} (pp. 803--808). % Boston, MA: AAAI Press. % -- Similar experiments with CITRE, includes learning curves up % to 500-instance training sets but used _all_ instances in the % database for testing. Accuracies reached above 90%, but specific % values are not given (see Chris's dissertation for more details). % % 3. Aha,~D.~W. (1991). Incremental constructive induction: An instance-based % approach. In {\it Proceedings of the Eighth International Workshop % on Machine Learning} (pp. 117--121). Evanston, ILL: Morgan Kaufmann. % -- Used 70% for training, 30% of the instances for testing, evaluated % over 10 trials. Results reported for six algorithms: % -- NewID: 84.0% % -- CN2: 98.1% % -- MBRtalk: 88.4% % -- IB1: 98.1% % -- IB3: 82.0% % -- IB3-CI: 99.1% % -- Results also reported when adding an additional 10 irrelevant % ternary-valued attributes; similar _relative_ results except that % IB1's performance degraded more quickly than the others. % % 4. Relevant Information: % % This database encodes the complete set of possible board configurations % at the end of tic-tac-toe games, where "x" is assumed to have played % first. The target concept is "win for x" (i.e., true when "x" has one % of 8 possible ways to create a "three-in-a-row"). % % Interestingly, this raw database gives a stripped-down decision tree % algorithm (e.g., ID3) fits. However, the rule-based CN2 algorithm, the % simple IB1 instance-based learning algorithm, and the CITRE % feature-constructing decision tree algorithm perform well on it. % % 5. Number of Instances: 958 (legal tic-tac-toe endgame boards) % % 6. Number of Attributes: 9, each corresponding to one tic-tac-toe square % % 7. Attribute Information: (x=player x has taken, o=player o has taken, b=blank) % % 1. top-left-square: {x,o,b} % 2. top-middle-square: {x,o,b} % 3. top-right-square: {x,o,b} % 4. middle-left-square: {x,o,b} % 5. middle-middle-square: {x,o,b} % 6. middle-right-square: {x,o,b} % 7. bottom-left-square: {x,o,b} % 8. bottom-middle-square: {x,o,b} % 9. bottom-right-square: {x,o,b} % 10. Class: {positive,negative} % % 8. Missing Attribute Values: None % % 9. Class Distribution: About 65.3% are positive (i.e., wins for "x") % % Information about the dataset % CLASSTYPE: nominal % CLASSINDEX: last % @relation tic-tac-toe @attribute 'top-left-square' {b,o,x} @attribute 'top-middle-square' {b,o,x} @attribute 'top-right-square' {b,o,x} @attribute 'middle-left-square' {b,o,x} @attribute 'middle-middle-square' {b,o,x} @attribute 'middle-right-square' {b,o,x} @attribute 'bottom-left-square' {b,o,x} @attribute 'bottom-middle-square' {b,o,x} @attribute 'bottom-right-square' {b,o,x} @attribute 'Class' {negative,positive} @data x,x,x,x,o,o,x,o,o,positive x,x,x,x,o,o,o,x,o,positive x,x,x,x,o,o,o,o,x,positive x,x,x,x,o,o,o,b,b,positive x,x,x,x,o,o,b,o,b,positive x,x,x,x,o,o,b,b,o,positive x,x,x,x,o,b,o,o,b,positive x,x,x,x,o,b,o,b,o,positive x,x,x,x,o,b,b,o,o,positive x,x,x,x,b,o,o,o,b,positive x,x,x,x,b,o,o,b,o,positive x,x,x,x,b,o,b,o,o,positive x,x,x,o,x,o,x,o,o,positive x,x,x,o,x,o,o,x,o,positive x,x,x,o,x,o,o,o,x,positive x,x,x,o,x,o,o,b,b,positive 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